ControlNeXt是什么？
ControlNeXt是由香港中文大学团队提出的一种 轻量级可控生成方法，可以用于多种主流的扩散模型中（包括 Stable Diffusion 1.5、SDXL、SD3 和 SVD 等），为这些扩散模型提供轻量且精确的图像和视频生成控制。与传统方法不同，ControlNeXt 具有强大的控制力的同时大大节省了计算成本和训练成本，还能够即插即用的进行条件生成和编辑。
核心特色
- 多模型兼容：支持 SD1.5、SDXL、SD3（超分辨率）、SVD（视频生成）等多种基础模型
- 多种控制信号：可基于 Canny 边缘、姿态（Pose）、深度图、遮罩（Mask）等条件进行生成
- 轻量高效：相比 ControlNet，ControlNeXt 训练参数减少了高达 90%，同时收敛速度也快了数倍。
- 交叉归一化技术：替代传统零卷积，加快训练并提升稳定性
- 无缝集成：可与 LoRA 权重结合，实现风格迁移和多种多样的生成效果，无需进一步的训练。
应用场景
- AI 绘画定向生成：用草图、边缘图或姿态图引导生成高质量图像
- 视频创作：根据首帧和动作序列生成连续视频画面
- 图像修补与编辑：基于遮罩进行局部替换或修复
- 风格迁移：结合 LoRA 实现特定艺术风格的可控生成
- 超分辨率重建：低分辨率图像的高清化处理
ControlNeXt的相关资料
ControlNeXt项目主页：https://pbihao.github.io/projects/controlnext/index.html
ControlNeXt GitHub源代码：https://github.com/dvlab-research/ControlNeXt
ControlNeXt论文地址：https://arxiv.org/abs/2408.06070
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